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基于熵和信息素的自适应GA及其在组合优化中的应用

李彦苍  索娟娟  
【摘要】:传统遗传算法(GA)存在着易陷入局部最优的缺陷,本文提出了一种先利用信息熵调整遗传与变异的侧重点,实现算法参数自适应调节,而后再利用蚁群算法中信息素反馈的思想,在基因层面上对GA进行优化以确定最优解的改进的遗传算法.通过一典型的投资组合优化问题的解决,证明了该法具有较高的稳定性和鲁棒性.

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